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随着暖体假人、燃烧假人、三维扫描仪等服装设备的应用，服装工程的大样本实验产生了大量数据，采用传统的数据分析方法未能发挥实验中大样本量的优势．本研究利用Clementine软件，选取了合适的分析方法，对防火服装的形变等有关数据进行了数据挖掘的尝试．首先通过变量重要性分析，研究了热收缩的重要影响因素，然后根据决策树与神经网络的变量重要性排序，提取了影响热收缩的关键因素，并进一步通过对热收缩及关键影响因素的聚类分析，探索了防火服不同部位区域的热防护特点．研究发现，热流量及衣下空气层是影响热收缩形变的关键因素，手